3829 Cat VS Dog (二分图最大匹配)

本文介绍了一种解决特定问题的方法,通过将问题转化为二分图的最大匹配问题来求解。利用图论中的概念,以观众为顶点构建图,并通过寻找最大匹配数来解决实际问题。

这道题我想了好久,二分图的算法并不难,关键还是在建模。

经别人的提醒才知道,这题是要以观众为顶点,找出最大的矛盾数,即最大匹配,然后总数减去匹配数即可。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<vector>
using namespace std;
vector<int>map[510];
bool flag[510];
int pre[510],a[510],b[510];
char str1[10],str2[10];
int find(int cur)
{
	int i,j;
	for(i=0;i<map[cur].size();i++)
	{
		int k=map[cur][i];
		if(!flag[k])
		{
			flag[k]=1;
			if(!pre[k]||find(pre[k]))
			{
				pre[k]=cur;
				return 1;
			}
		}
	}
	return 0;
}
int main()
{
	int i,j,k,n,m,p,t;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
	    scanf("%d%d%d",&n,&m,&p);
		for(i=1;i<=p;i++)map[i].clear();
		memset(pre,0,sizeof(pre));
		for(i=1;i<=p;i++)
		{
			scanf("%s%s",str1,str2);
			sscanf(&str1[1],"%d",&a[i]);
			sscanf(&str2[1],"%d",&b[i]);
			if(str1[0]=='D')
			  a[i]+=n;
	        else
	          b[i]+=n;
		}
		for(i=1;i<=p;i++)
		for(j=1;j<=p;j++)
		if(a[i]==b[j]||a[j]==b[i])
        {
        	map[i].push_back(j);
        	map[j].push_back(i);
        }
		int ans=0;
		for(i=1;i<=p;i++)
		{
			memset(flag,0,sizeof(flag));
			ans+=find(i);
		}
		printf("%d\n",p-ans/2);
	}
	return 0;
}


基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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